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依赖 OpenAI 深度研究的危险

 经济学人: 今年 2 月初 ,全球最著名的人工智能公司 Open  AI发布了 Deep Research,它“旨在进行深入、多步骤的研究”。只需在键盘上敲几下,这个工具就可以在几分钟内生成有关任何主题的论文。许多学者都喜欢它。宾夕法尼亚大学的 Ethan Mollick 表示:“向 Open  AI 的 Deep Research 询问我正在写论文的主题,成果非常丰富。”一些经济学家走得更远。多伦多大学的 Kevin Bryan 说:“我 *确信* 在 B 级期刊上,你可以发表你一天内‘写’的论文。”乔治梅森大学的 Tyler Cowen 是硅谷一位享有盛誉的经济学家,他说:“我认为这种质量相当于聘请一位优秀的 博士 级 研究 助理,然后派他带着任务离开一两周。” 您是否应该每月为深度研究支付 200 美元?考恩先生过去曾大肆宣传时尚,就像他曾经大受欢迎的社交媒体网络 Web3 和 Clubhouse 一样。另一方面,如果像许多人认为的那样,深度研究近似于一种人工智能,那么每年 2,400 美元就是世界历史上最划算的了。为了帮助您做出决定,您的专栏作家   对新模式进行了测试。对于经济学家和其他人来说,深度研究作为研究助理有多好? 首先是显而易见的结论。深度研究无法进行初步研究,从在秘鲁组织民意调查到了解你可能做空的公司的首席执行官的肢体语言。它也不能煮咖啡,这使得它无法替代人类助手。另一个抱怨是,即使你要求深度研究更生动,它的输出也几乎总是枯燥乏味的散文。不过,大多数人从来都不是优秀的作家,所以他们几乎不会在意他们的 人工智能 助手是否有点乏味。 不过,使用 Deep Research 作为助手一段时间后,会出现三个更重要的问题:“数据创造力”、“多数人的暴政”和“智力捷径”。从数据创造力开始。Open  AI 的模型可以毫不费力地处理简单的问题——“2023 年法国的失业率是多少?”。它可以轻松处理稍微复杂一点的问题——“告诉我 2023 年法国、德国和意大利按人口加权的平均失业率是多少”。 然而,当涉及到需要更多创造力的数据问题时,该模型就遇到了困难。它错误地估计了 2021 年一个 25 至 34 岁美国家庭在威士忌上花费的平均金额,尽管任何熟悉劳工统计局数据的人都可以在几秒钟内找到确切的答案(20 美元)...

华尔街日报揭阿尔特曼与马斯克兄弟变死敌的内幕 这两位科技巨人之间带有私怨的残酷商战进入白热化阶段,而他们投入的赌注已经不能再高了。

  唐纳德·特朗普(Donald Trump)第二次就任美国总统的第一天,埃隆·马斯克(Elon Musk)在白宫里得知,自己的死对头即将与总统举行新闻发布会。他打开电视,看到OpenAI首席执行官萨姆·阿尔特曼(Sam Altman)和笑容满面的特朗普宣传一项名为“星际之门”(Stargate)的5,000亿美元人工智能(AI)基础设施投资计划。 据知情人士透露,尽管此前几个月里,马斯克几乎寸步不离特朗普左右,但这一消息令他措手不及。 听闻白宫计划后的马斯克向助手和盟友表达了愤怒,称星际之门的支持者没有准备好所需资金。最令马斯克恼火的是,阿尔特曼通过最近在棕榈滩举行的一系列精心安排的会议以及与白宫的电话沟通,成功地周旋于特朗普的世界,并让作为总统“第一兄弟”的自己对该计划一无所知。 阿尔特曼和马斯克于2015年共同创立了OpenAI,但2018年,马斯克在一场权力斗争后离开OpenAI,两人由此交恶。马斯克在ChatGPT发布后推出了自己的初创公司xAI与之竞争,使得双方关系进一步恶化。 上周,这场争斗达到白热化,马斯克在星际之门计划公布后,抛出了自己的重磅炸弹:对控制OpenAI的非营利组织的资产提出974亿美元的敌意收购。在十年前联手后,他们现在正争夺曾将他们联系在一起的公司的控制权,这也是近年来商业史上最引人注目、最具个人恩怨色彩的斗争之一。其结果可能影响到方方面面,从一项改变世界技术的未来,到谁将帮助新总统制定国家技术议程都不例外。 本文基于对十多位了解阿尔特曼和马斯克多年关系,以及知晓OpenAI和马斯克商业和政治决定的人士的采访。 在很多方面,39岁的阿尔特曼和53岁的马斯克截然不同。 马斯克小时候曾遭受过殴打和辱骂,而阿尔特曼则是老师的宠儿,他的父母经常告诉他,他可以成为任何想成为的人。马斯克通常很难相处,而阿尔特曼倾向于说人们想听的话。马斯克是一名工程师,沉浸在火箭和电池设计的细节中,而阿尔特曼是一位痴迷于技术的知识分子,他广泛阅读哲学、科学和文学书籍,并撰写关于社会应该如何组织起来的论文。 但两人对权力的渴望惊人的相似。 此前多年,千禧一代的阿尔特曼一直将X世代的马斯克视为英雄,认为他是现实生活中的托尼·斯塔克(Tony Stark),为阿尔特曼在担任创业加速器Y Combinator总裁时所抨击的美国技术停滞提供了一个反例。在此几年前,...

中国人工智能公司deepseek正在迎头赶上,给唐纳德·特朗普带来困境

经济学人: 如果 说美国   需要 一种技术来实现唐纳德·特朗普总统在就职演说中承诺的“激动人心的国家成功新时代”,那么这种技术就是生成式人工智能。至少,人工智能 将 增加未来十年的生产力,推动经济增长。最多,它将通过堪比工业革命的变革为人类提供动力。 特朗普在第二天主持了“史上最大 人工智能 基础设施项目”的启动仪式,表明他已经掌握了这一潜力。但世界其他国家也是如此——尤其是中国。就在特朗普发表就职演说时,一家中国公司发布了最新的令人印象深刻的大型语言模型 (  LLM  )。突然之间,美国在 人工智能领域 对中国的领先优势看起来比 Chat  GPT 成名 以来的任何时候都要小。 中国的追赶令人吃惊,因为它曾经远远落后——而且美国已经开始放慢它的步伐。乔·拜登政府担心先进的 人工智能 可能会确保中国共产党 (  CCP  ) 的军事霸权。因此,美国限制了对中国最好的人工智能训练芯片的出口 , 并切断了中国获取制造替代品所需的许多机器的渠道。在保护墙后面,硅谷大摇大摆地走着。中国研究人员如饥似渴地阅读美国关于人工智能的论文 ; 美国人很少回报他们的赞美。 然而,中国最近的进步正在颠覆整个行业,让美国决策者感到尴尬。中国模式的成功,加上整个行业的变革,可能会颠覆 人工智能的经济。美国必须为中国 人工智能 即将威胁到美国的 世界做好准备。 中国的 法学 硕士并非一流,但制作成本低得多。电子商务巨头阿里巴巴旗下的 Q  w  Q 于 11 月推出,落后美国顶级模型不到三个月。DeepSeek 的创建者是从一家投资公司分拆出来的,在一项基准测试中排名第七。它显然是使用 2,000 个二流芯片进行训练的,而 Meta 的模型使用了 16,000 个一流芯片,DeepSeek 在某些排名中胜过 Meta。训练美国法学 硕士 的成本为数千万美元,且还在不断上升。DeepSeek 的所有者表示,花费不到 600 万美元。 美国公司可以随意复制 DeepSeek 的技术,因为它的模型是开源的。但廉价的培训将在模型设计不断发展的同时改变行业。中国在 就职典礼当天发布的是 DeepSeek 的“推理”模型,旨在与 Open  AI 最先进的产品竞争 。这些模型在回答问题之前会自言自语。这种“思考”会...

中国 AI 初创公司 DeepSeek 是如何与硅谷巨头竞争的

纽约时报: DeepSeek 的工程师说,他们的系统只需要约 2000 块美国芯片制造商英伟达生产的专用计算机芯片,而美国大公司的 AI 系统需要多达 1.6 万块芯片。 Marlena Sloss/Bloomberg 圣诞节的第二天,一家名为深度求索 (DeepSeek) 的中国小型初创公司发布了一个新的人工智能系统,其功能可与 OpenAI 和谷歌等公司的尖端聊天机器人相媲美。 能做到这点本已是一个里程碑。但这个名为 DeepSeek-V3 的大模型背后的团队描述了一个更大的进步。深度求索的工程师在介绍他们如何构建这个大模型的 研究论文 中写道,他们在训练该系统时只用了领先人工智能公司用的高度专业化计算机芯片的一小部分。 这些芯片是美中激烈技术竞争的核心。随着美国政府努力保持本国在全球人工智能竞争中的领先地位,它正在试图对能出售给中国以及其他竞争对手的高性能芯片(如硅谷公司英伟达生产的那些)进行限制。 但 DeepSeek 大模型的表现让人们对美国政府贸易限制的意外后果产生了质疑。美国的出口管制措施已迫使中国研究人员使用互联网上免费提供的各种工具来发挥创造力。 据美国人工智能公司一直使用的行业基准测试,DeepSeek 聊天机器人能回答问题、解决逻辑问题,并编写自己的计算机程序,其能力不亚于市场上已有的任何产品。 而且它的造价很低,挑战了只有最大的科技企业(它们全都在美国)才能制造出最先进的人工智能系统的普遍观念。中国工程师称,他们只花了约 600 万美元的原始计算能力就训练了新模型,不到科技巨头 Meta 训练其最新人工智能模型所耗资金的十分之一。 “有 600 万美元资金的公司在数量上远远多于有 1 亿美元或 10 亿美元资金的公司,” 风险投资公司 Page One Ventures 的投资人克里斯 · 尼科尔森说道,他主要投资人工智能技术。 自从 OpenAI 2022 年发布了 ChatGPT,引发人工智能热潮以来,许多专家和投资者曾得出结论认为,如果不投入数亿美元购买人工智能专用芯片的话,没有公司能与行业领军者竞争。 世界领先的人工智能公司用超级计算机来训练它们的聊天机器人,这些超级计算机需要多达 1.6 万个芯片,甚至更多。但 DeepSeek 的工程师却说,他们只用了约 2000 个英伟达生产的专用芯片。 中国进口芯片受到限制,迫使 DeepSe...